NVIDIA团队惊人发现：最简单的机器人训练方法竟然最有效

在今年10月，来自NVIDIA公司的研究团队发表了一项令人意外的研究发现。这项研究由安基特·戈雅尔（Ankit Goyal）、雨果·哈德菲尔德（Hugo Hadfield）、徐宁阳（Xuning Yang）、瓦尔茨·布鲁基斯（Valts Blukis）和法比奥·拉莫斯（Fabio Ramos）共同完成，论文编号为arXiv:2510.13054v1，发表于2025年10月15日。这项研究颠覆了人们对机器人训练复杂性的传统认知，证明了有时候最简单的方法反而能带来最好的效果。

想象一下，你想教会一个机器人做家务，比如把杯子放到桌子上。传统的做法就像给机器人专门发明一套复杂的暗号系统，或者在它身上安装各种特殊的装置。但NVIDIA的研究团队发现，其实直接用普通话告诉机器人该怎么做，效果竟然更好。这就像发现用最简单的方式教孩子反而学得最快一样。

研究团队开发的这套系统叫做VLA-0，本质上是一个能够同时理解图像、语言和动作的智能系统。VLA是"视觉-语言-动作"模型的简称，可以理解为一个既能看懂环境、听懂指令，又能执行动作的智能助手。这种系统的目标是让机器人能够像人类一样，通过观察环境和理解语言指令来完成各种任务。

在机器人学习领域，研究人员一直在寻找最佳的训练方法。就像烹饪一样，有人喜欢用复杂的工艺和昂贵的设备，有人相信简单的食材和基本技法。在机器人训练这个"厨房"里，之前的"大厨们"主要使用三种复杂的"烹饪方法"。

第一种方法叫做"离散标记法"，就像给每个动作都编上特殊的代码。研究人员把机器人的连续动作（比如手臂移动的角度）分割成很多小段，给每一段分配一个特殊的标记。这就好比把一首流畅的音乐切成无数个小片段，然后用数字来代表每个片段。虽然这种方法直接简单，但它有个明显的缺陷：为了让动作足够精细，需要创造成千上万个标记，这会占用原本用来理解语言的"词汇空间"，就像用音符的位置来存储文字一样，会搞混系统的理解能力。

第二种方法被称为"生成式动作头"，相当于在原有的智能系统上再加装一个专门的"动作翻译器"。系统先产生一个抽象的"动作想法"，然后这个翻译器再把想法转换成具体的机器人动作。这就像在大脑和手之间加了一个中介，虽然动作可以更精确，但增加了复杂性，而且有时候会影响系统原本的语言理解能力。

第三种方法涉及"定制架构"，就是为了机器人专门设计全新的系统结构。这就像为了做一道特殊的菜而重新设计整个厨房，虽然可能效果很好，但代价高昂，而且需要从头开始训练整个系统。

面对这些复杂的方法，NVIDIA的研究团队提出了一个看似幼稚的问题：为什么不直接让机器人用普通的文字来表达它要做的动作呢？就像我们平时说"把手向右移动5厘米"一样直接。这个想法简单得几乎让人觉得不可能有效。

VLA-0的工作原理就像一个非常聪明的翻译官。当你给机器人一张图片（比如桌子上有个杯子）和一个指令（比如"把杯子放到碗里"）时，VLA-0会分析图片内容，理解你的指令，然后直接用数字文本的形式输出机器人需要执行的动作。比如它可能会输出"4 12 98 3 0 0 13 5 123 23 0 0 24 0 132 34 13 0"这样的数字序列，每个数字都代表机器人某个关节在某个时刻应该达到的位置。

这种方法的巧妙之处在于，它完全不需要改变现有的智能系统。就像你不需要改造汽车引擎，只需要给司机更清晰的导航指令一样。VLA-0使用的是已经训练好的视觉-语言模型作为基础，这些模型本来就擅长理解图片和文字的关系。研究团队只是教会了它用一种新的方式来表达输出结果。

然而，要让这种看似简单的方法真正有效，研究团队发现了几个关键技巧。首先是"动作解码"技术。他们把机器人的连续动作值转换成固定范围内的整数，比如把手臂角度从-180度到180度映射到0到1000的整数范围内。这样，VLA-0就可以像说话一样自然地产生这些数字，而且可以达到任意精度，不像传统方法那样受到词汇表大小的限制。

第二个关键技巧是"集成预测"。这就像请多个专家同时给出建议，然后取平均值一样。在每个时间点，VLA-0不仅预测当前的动作，还会预测未来几步的动作序列。当需要执行某个动作时，系统会结合之前几次预测中对这个时刻的预测结果，取平均值作为最终的动作。这种方法大大提高了动作的稳定性和准确性。

第三个创新是"遮蔽动作增强"训练技术。在训练过程中，研究团队会随机遮盖掉一些目标动作文本中的字符，强迫系统必须根据视觉观察和指令来推理应该执行什么动作，而不是简单地自动补全数字序列。这就像训练学生解数学题时，不给完整的公式，让他们必须真正理解问题的本质。

研究团队选择了Qwen-VL-2.5作为基础模型，这是一个30亿参数的视觉-语言模型。选择这个模型的原因很实际：它性能优秀但规模适中，训练和运行都比较高效，而且是开源的，便于其他研究者复现和改进。训练过程使用了标准的交叉熵损失函数，就像教普通的语言模型一样，在8张A100 GPU上训练64个轮次，大约需要32小时。

为了验证VLA-0的有效性，研究团队在两种环境中进行了测试。在仿真环境中，他们使用了LIBERO基准测试，这是评估机器人学习算法的标准测试套件。LIBERO包含四个测试组：空间推理、物体操作、目标达成和长期任务，每组有10个不同的任务，每个任务测试50次。

在真实世界测试中，研究团队使用了SO-100机器人和LeRobot框架，测试了四个实际的操作任务：重新定向积木、推动苹果、抓取和放置香蕉，以及抓取和放置纸杯。每个任务他们收集了100个演示样本用于训练，然后在不同的初始条件下测试学习到的策略的鲁棒性。

测试结果令人惊讶。在LIBERO基准测试中，VLA-0在没有使用大规模机器人数据预训练的情况下，超越了所有同样没有预训练的方法，包括π0.5-KI、OpenVLA-OFT和SmolVLA等知名系统。更令人震惊的是，VLA-0甚至超越了许多使用大规模机器人数据预训练的方法，如π0、GR00T-N1和MolmoAct。

具体来说，在LIBERO的四个测试组中，VLA-0分别获得了97.0%、97.8%、96.2%和87.6%的成功率，平均成功率达到94.7%，排名第一。相比之下，第二名的π0.5-KI平均成功率为93.3%，VLA-0领先了1.4个百分点。这个差距看似不大，但在机器人学习领域，每个百分点的提升都代表着显著的进步。

在真实世界的测试中，VLA-0同样表现出色。与预训练在大规模SO-100数据集上的SmolVLA相比，VLA-0在四个任务上的平均成功率为60%，而SmolVLA为47.5%，VLA-0领先12.5个百分点。这个结果特别有意义，因为SmolVLA是专门在相同类型的机器人数据上预训练的，理论上应该有优势。

为了更深入地理解VLA-0成功的原因，研究团队进行了详细的消融实验。他们发现动作集成技术贡献了2个百分点的性能提升，这证明了多次预测平均的重要性。遮蔽动作增强技术贡献了1.2个百分点的提升，说明这种训练策略确实帮助系统更好地理解任务而不是简单记忆。

动作分辨率的选择也很关键。研究团队发现1000的分辨率是最优的，降低到250会损失1.5个百分点的性能，而提高到4000并没有带来额外的收益。这说明存在一个最优的精度平衡点，过低会影响动作精确性，过高则没有必要。

关于图像输入的方式，研究团队比较了两种策略：将多张图像拼接成一张图像，或者分别输入多张图像。实验发现这两种方式的性能几乎相同，这为实际应用提供了灵活性。

这项研究的意义远超技术层面。它挑战了机器人学习领域的一个基本假设：更复杂的方法必然带来更好的效果。VLA-0的成功表明，有时候回归本质，用最直接的方法解决问题，反而能获得最好的结果。这就像发现最简单的食谱往往做出最美味的菜肴一样。

从实用角度来看，VLA-0的简单性带来了显著的优势。由于不需要修改基础模型的架构，研究者可以直接利用现有的预训练视觉-语言模型，大大降低了开发成本和技术门槛。这种"即插即用"的特性使得更多的研究团队和公司能够快速开发自己的机器人应用。

此外，VLA-0的方法具有很好的可扩展性。随着基础视觉-语言模型的不断改进，VLA-0可以直接受益于这些进步，而不需要重新设计整个系统。这就像软件的模块化设计一样，每个组件的改进都能带来整体性能的提升。

当然，这项研究也有一些局限性。首先，虽然VLA-0在没有大规模预训练的情况下表现出色，但研究团队还没有测试它在使用大规模机器人数据预训练后的表现。这留下了一个有趣的问题：如果给VLA-0也提供大规模的预训练数据，它的性能还能提升多少？

另一个限制是推理速度。目前VLA-0在真实机器人上的运行频率为4Hz，虽然足够许多应用，但对于需要快速反应的任务可能还不够。不过研究团队认为，通过模型蒸馏、量化等优化技术，这个速度还有很大的提升空间。

这项研究还揭示了人工智能发展中的一个有趣现象：技术的进步并不总是朝着更复杂的方向发展。有时候，简单的解决方案反而更有效、更实用。这提醒我们，在追求技术创新时，不应该忽视简单方法的潜力。

VLA-0的成功也为未来的机器人学习研究指明了方向。它表明，充分利用现有的强大基础模型，结合巧妙的训练和推理技巧，可能比从头开发复杂的新架构更有效。这种"站在巨人肩膀上"的研究策略，可能会成为未来AI研究的主流趋势。

对于普通消费者来说，这项研究的意义在于它可能加速家用机器人的普及。由于VLA-0的方法相对简单且成本较低，未来我们可能更快地看到能够执行复杂家务任务的智能机器人。想象一下，只需要用自然语言告诉机器人"把客厅收拾干净"，它就能理解并执行这个复杂的任务。

这项研究也对其他AI应用领域具有启发意义。它证明了有时候最直接的方法就是最好的方法，这个原则可能也适用于自然语言处理、计算机视觉等其他领域。研究者们可能需要重新审视那些被认为"太简单"而被忽视的方法。

说到底，NVIDIA团队的这项研究给我们上了重要的一课：在追求技术创新时，简单性往往是一种美德。VLA-0的成功提醒我们，解决复杂问题并不一定需要复杂的方法，有时候最直接的路径反而是最有效的。这不仅仅是技术问题，更是一种思维方式的转变。

随着这项研究的发布，可以预期会有更多的研究团队尝试类似的简单方法，这可能会推动整个机器人学习领域的发展方向发生变化。从某种意义上说，VLA-0不仅仅是一个新的技术方案，更是对我们如何思考和解决AI问题的一种新启示。对于想要深入了解这项研究细节的读者，可以通过论文编号arXiv:2510.13054v1查找完整的研究报告。

Q&A

Q1：VLA-0是什么，它和传统的机器人训练方法有什么不同？

A：VLA-0是NVIDIA开发的一种机器人训练系统，它的核心创新是直接用文字数字来表达机器人动作，而不需要复杂的编码或额外的硬件。传统方法要么给动作编特殊代码，要么加装专门的"翻译器"，而VLA-0就像直接用普通话告诉机器人该怎么做一样简单。

Q2：VLA-0真的比复杂的机器人训练方法效果更好吗？

A：是的，测试结果确实令人惊讶。在LIBERO基准测试中，VLA-0获得了94.7%的平均成功率，超越了所有同类方法。在真实机器人测试中，它比专门预训练的SmolVLA系统高出12.5个百分点，证明简单方法确实可以获得更好的效果。

Q3：普通人什么时候能用上基于VLA-0技术的机器人？

A：虽然VLA-0目前还在研究阶段，但它的简单性和低成本特点可能会加速家用机器人的普及。由于不需要复杂的专门设计，基于这种技术的机器人开发成本更低，未来几年我们可能会看到更多能理解自然语言指令的智能家用机器人产品。